基于小波分解的痕迹灰度图像边缘检测

针对痕迹图像边缘检测的特征，给出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图象边缘检测方法，其基本思想是先对源图像进行小波多尺度分解，其次在不同尺度的子带图像上进行基于局部区域特征的软阈值滤波。最后再进行小波重构，以提取图像的边缘。实验结果表明，该算法比其它算法提高了痕迹图像边缘的检测精度，是十分有效的。     

基于二维提升方案的可逆双正交小波变换在渐进性无损图像压缩中的应用

分析了一维(基于行、列分解和重构)提升方案的特点，从理论上指出了一维提升方案的不足之处，提出了二维(基于子带分解和重构)提升方案，并给出了CDF(1，3)双正交小波二维提升方案的具体形式，改进的提升方案弥补了一维提升方案的不足之处，不需作‘√2’因子和归一化处理，整个小波变换是可逆的、基于整数运算的、能量守恒的，减少了误差传递的机会，用该小波变换实现了快速的、渐进性的直至无损图像压缩。     

火箭飞行数据的两种滤波方法对比

传统的火箭飞行数据处理方法是使用α-β-γ数字滤皮离线处理，对飞行数据采样信号的第1点、第2点不进行滤波估值，第3点开始逐个进行估值、预测、校正。该方法需要消耗大量的时间，并且滤波后信号的残留噪声仍然较多。针对此问题，经过大量的数值实验和理论分析，发现用小波方法实时处理火箭飞行数据效果较好，比较两种结果，证明无论是滤波后信号的残留噪声还是消耗的时间上小波方法都优于α-β-γ滤波，且实现了数据的实时处理功能，应用前景好。     

连续小波变换在中医脉象信号处理中的应用

小波变换具有良好的时频局域化性质，适合于非平稳信号的处理。脉诊是中医诊察疾病的重要手段，脉象反映的是人体的生理与病理信息，脉象信号具有随机性和非线性等特点。应用连续小波变换分析了15例海洛因吸毒者和15例正常人的脉象信号，提取了吸毒者脉象信号中的异常信息，为戒毒治疗的评估与改进提供客观依据。在尺度0.1、0.2、0.3和0.4下，对每一例脉象信号分别进行了处理，发现在0.2-0.4s时间间隔内，海洛因吸毒者和正常人脉象信号的连续小波变换系数间存在显著差异，并提出了用于划分海洛因吸毒者一正常人的临界参数。研究结果表明，连续小波变换是处理脉象信号的有效方法。     

基于Matlab的多尺度主元分析在过程监控中应用

提出一种新的基于Matlab的多尺度主元分析方法(MSPCA)，即综合主元分析去除变量间关联、小波分析提取测量决定性特征和可去除测量自相关性的优势，用于多变量统计过程的监控，用MSPCA进行过程监控，不仅能提高侦察决定性交化的能力，而且能提高自相关测量监控的效率，同时还可以提取反常操作特征信号，算例测试表明，与普通PCA方法相比，MSPCA方法在过程监控中比较有效。     

基于小波变换的传声器阵列语音增强方法

针对现有的基于传声器阵列语音增强算法的局限性，并考虑到入耳听觉感知模型，提出一种将延迟-求和波束形成技术和小波变换技术相结合进行语音增强的方法，该方法首先利用延迟-求和波束形成技术将阵列中各个传声器接收到的信号进行时间延迟补偿，并对各通道信号相加-平均，消除一部分不相干或弱相干噪声；然后再利用小波变换技术进一步去除噪声，计算机模拟结果表明，该方法具有良好的消噪能力。     

参数化的网络状况监控

网络管理的前提是要对网络状况有清楚地认识 ,因此对网络状况的正确评价可以有效地提高网络管理水平 .在利用netflow进行数据采集的基础上 ,为网络的各类状态定义了参数系统 ,并依此为基准来衡量实时网络状况 ,并在此基础上定义了若干指示器为网络异常提供预警     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

H2表面处理形成Al/n型6H-SiC欧姆接触及其退化机制

作者通过氢气表面热处理，获得了具有较好特性的Al／n—6H—SiC欧姆接触．在这种H2处理后的SiC表面，可以直接通过蒸铝(Al)形成欧姆接触，而无须进行退火处理．该方法也适用于低掺杂外延层上的欧姆接触．XPS测试表明，这种欧姆接触是在400℃以上的退化时，由Al及6H—SiC中的Si元素互扩散所致．     

化学信号小波变换的本质分析

根据墨西哥帽小波的特点，提出两种新的函数，对化学信号进行n次小波变换，得到了信号的近似2n阶导数．由数值微分法和小波变换法对模拟信号计算的结果发现：对于含噪信号，小波变换法有效滤除了噪声，所得结果的信噪比明显高于前一种方法；同时还可分离重叠峰，提高谱图分辨率．该方法函数形式简单，易于编程，为处理化学信号提供了新的途径．